KVM里面如何是指NAT端口转发

koyo 回复了问题 2 人关注 1 个回复 185 次浏览 2021-10-22 17:44 来自相关话题

使用kubekey部署kubernetes集群

Rock 发表了文章 0 个评论 251 次浏览 2021-10-22 11:52 来自相关话题

kubekey简介kubeykey是KubeSphere基于Go 语言开发的kubernetes集群部署工具,使用 KubeKey,您可以轻松、高效、灵活地单独或整体安装 Kubernetes 和 KubeSphere。 ...查看全部

kubekey简介

kubeykey是KubeSphere基于Go 语言开发的kubernetes集群部署工具,使用 KubeKey,您可以轻松、高效、灵活地单独或整体安装 Kubernetes 和 KubeSphere。


KubeKey可以用于以下三种安装场景:


  • 仅安装 Kubernetes集群
  • 使用一个命令安装 Kubernetes 和 KubeSphere
  • 已有Kubernetes集群,使用ks-installer 在其上部署 KubeSphere

项目地址:https://github.com/kubesphere/kubekey 开源公司:青云


kubekey安装

下载kk二进制部署命令,您可以在任意节点下载该工具,比如准备一个部署节点,或者复用集群中已有节点:


wget https://github.com/kubesphere/kubekey/releases/download/v1.2.0-alpha.2/kubekey-v1.2.0-alpha.2-linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf kubekey-v1.2.0-alpha.2-linux-amd64.tar.gz
mv kk /usr/local/bin/

脚本下载安装:


export KKZONE=cn
curl -sfL | VERSION=v1.1.0 sh -
mv kk /usr/local/bin/

查看版本:


kk version

在所有节点上安装相关依赖


yum install -y socat conntrack ebtables ipset

所有节点关闭selinux和firewalld


setenforce 0 && sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config
systemctl disable --now firewalld

所有节点时间同步


yum install -y chrony
systemctl enable --now chronyd
timedatectl set-timezone Asia/Shanghai

节点无需配置主机名,kubekey会自动纠正主机名。


部署单节点集群

部署单节点kubernetes


kk create cluster

同时部署kubernetes和kubesphere,可指定kubernetes版本或kubesphere版本


kk create cluster --with-kubernetes v1.20.4 --with-kubesphere v3.1.0

当指定安装KubeSphere时,要求集群中有可用的持久化存储。默认使用localVolume,如果需要使用其他持久化存储,请参阅addons配置。


部署多节点集群

准备6个节点,部署高可用kubernetes集群,kubekey的高可用实现目前是基于haproxy的本地负载均衡模式。


创建示例配置文件:


kk create config

根据您的环境修改配置文件config-sample.yaml,以下示例以部署3个master节点和3个node节点为例(不执行kubesphere部署,仅搭建kubernetes集群):


cat > config-sample.yaml <

使用配置文件创建集群

export KKZONE=cn
kk create cluster -f config-sample.yaml | tee kk.log

创建完成后查看节点状态

[root@kube-master1 ~]# kubectl get nodes -o wide
NAME STATUS ROLES AGE VERSION INTERNAL-IP EXTERNAL-IP OS-IMAGE KERNEL-VERSION CONTAINER-RUNTIME
kube-master1 Ready control-plane,master 4m58s v1.20.6 192.168.93.60 CentOS Linux 7 (Core) 3.10.0-1127.el7.x86_64
kube-master2 Ready control-plane,master 3m58s v1.20.6 192.168.93.61 CentOS Linux 7 (Core) 3.10.0-1127.el7.x86_64
kube-master3 Ready control-plane,master 3m58s v1.20.6 192.168.93.62 CentOS Linux 7 (Core) 3.10.0-1127.el7.x86_64
kube-node1 Ready worker 4m13s v1.20.6 192.168.93.63 CentOS Linux 7 (Core) 3.10.0-1127.el7.x86_64
kube-node2 Ready worker 3m59s v1.20.6 192.168.93.64 CentOS Linux 7 (Core) 3.10.0-1127.el7.x86_64
kube-node3 Ready worker 3m59s v1.20.6 192.168.93.65 CentOS Linux 7 (Core) 3.10.0-1127.el7.x86_64

查看所有pod状态

[root@kube-master1 ~]# kubectl get pods -A
NAMESPACE NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kube-system calico-kube-controllers-8545b68dd4-rbshc 1/1 Running 2 3m48s
kube-system calico-node-5k7b5 1/1 Running 1 3m48s
kube-system calico-node-6cv8z 1/1 Running 1 3m48s
kube-system calico-node-8rbjs 1/1 Running 0 3m48s
kube-system calico-node-d6wkc 1/1 Running 0 3m48s
kube-system calico-node-q8qp8 1/1 Running 0 3m48s
kube-system calico-node-rvqpj 1/1 Running 0 3m48s
kube-system coredns-7f87749d6c-66wqb 1/1 Running 0 4m58s
kube-system coredns-7f87749d6c-htqww 1/1 Running 0 4m58s
kube-system haproxy-kube-node1 1/1 Running 0 4m3s
kube-system haproxy-kube-node2 1/1 Running 0 4m3s
kube-system haproxy-kube-node3 1/1 Running 0 2m47s
kube-system kube-apiserver-kube-master1 1/1 Running 0 5m13s
kube-system kube-apiserver-kube-master2 1/1 Running 0 4m10s
kube-system kube-apiserver-kube-master3 1/1 Running 0 4m16s
kube-system kube-controller-manager-kube-master1 1/1 Running 0 5m13s
kube-system kube-controller-manager-kube-master2 1/1 Running 0 4m10s
kube-system kube-controller-manager-kube-master3 1/1 Running 0 4m16s
kube-system kube-proxy-2t5l6 1/1 Running 0 3m55s
kube-system kube-proxy-b8q6g 1/1 Running 0 3m56s
kube-system kube-proxy-dsz5g 1/1 Running 0 3m55s
kube-system kube-proxy-g2gxz 1/1 Running 0 3m55s
kube-system kube-proxy-p6gb7 1/1 Running 0 3m57s
kube-system kube-proxy-q44jp 1/1 Running 0 3m56s
kube-system kube-scheduler-kube-master1 1/1 Running 0 5m13s
kube-system kube-scheduler-kube-master2 1/1 Running 0 4m10s
kube-system kube-scheduler-kube-master3 1/1 Running 0 4m16s
kube-system nodelocaldns-l958t 1/1 Running 0 4m19s
kube-system nodelocaldns-n7vkn 1/1 Running 0 4m18s
kube-system nodelocaldns-q6wjc 1/1 Running 0 4m33s
kube-system nodelocaldns-sfmcc 1/1 Running 0 4m58s
kube-system nodelocaldns-tvdbh 1/1 Running 0 4m18s
kube-system nodelocaldns-vg5t7 1/1 Running 0 4m19s

kubekey集群维护

添加节点

kk add nodes -f config-sample.yaml

删除节点

kk delete node  -f config-sample.yaml

删除集群

kk delete cluster
kk delete cluster [-f config-sample.yaml]

集群升级

kk upgrade [--with-kubernetes version] [--with-kubesphere version]
kk upgrade [--with-kubernetes version] [--with-kubesphere version] [(-f | --file) path]

什么是Serverless?

星物种 发表了文章 1 个评论 400 次浏览 2021-04-24 22:29 来自相关话题

1. 无服务器(Serverless)计算是什么云计算涌 ...查看全部

1. 无服务器(Serverless)计算是什么


云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术,比如虚拟机、容器、微服务,无论这些技术应用在哪些场景,降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。

过去十年来,我们已经把应用和环境中很多通用的部分变成了服务。Serverless的出现,带来了跨越式变革。Serverless把主机管理、操作系统管理、资源分配、扩容,甚至是应用逻辑的全部组件都外包出去,把它们看作某种形式的商品——厂商提供服务,我们掏钱购买。


过去是“构建一个框架运行在一台服务器上,对多个事件进行响应”,Serverless则变为“构建或使用一个微服务或微功能来响应一个事件”,做到当访问时,调入相关资源开始运行,运行完成后,卸载所有开销,真正做到按需按次计费。这是云计算向纵深发展的一种自然而然的过程。


Serverless是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程,允许你在服务部署级别而不是服务器部署级别来管理你的应用部署。它与传统架构的不同之处在于,完全由第三方管理,由事件触发,存在于无状态(Stateless)、暂存(可能只存在于一次调用的过程中)计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上,而无须管理和操作云端或本地的服务器或运行时。Serverless真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设,自动构建、部署和启动服务。


国内外的各大云厂商 Amazon、微软、Google、IBM、阿里云、腾讯云、华为云相继推出Serverless产品,Serverless也从概念、愿景逐步走向落地,在各企业、公司应用开来。


2. 理解Serverless技术 - FaaS和BaaS

Serverless由开发者实现的服务端逻辑运行在无状态的计算容器中,它由事件触发, 完全被第三方管理,其业务层面的状态则被开发者使用的数据库和存储资源所记录。Serverless涵盖了很多技术,分为两类:FaaS和BaaS。


2.1 FaaS(Function as a Service,函数即服务)

FaaS意在无须自行管理服务器系统或自己的服务器应用程序,即可直接运行后端代码。其中所指的服务器应用程序,是该技术与容器和PaaS(平台即服务)等其他现代化架构最大的差异。


FaaS可以取代一些服务处理服务器(可能是物理计算机,但绝对需要运行某种应用程序),这样不仅不需要自行供应服务器,也不需要全时运行应用程序。


FaaS产品不要求必须使用特定框架或库进行开发。在语言和环境方面,FaaS函数就是常规的应用程序。例如AWS Lambda的函数可以通过Javascript、Python以及任何JVM语言(Java、Clojure、Scala)等实现。然而Lambda函数也可以执行任何捆绑有所需部署构件的进程,因此可以使用任何语言,只要能编译为Unix进程即可。FaaS函数在架构方面确实存在一定的局限,尤其是在状态和执行时间方面。


在迁往FaaS的过程中,唯一需要修改的代码是“主方法/启动”代码,其中可能需要删除顶级消息处理程序的相关代码(“消息监听器接口”的实现),但这可能只需要更改方法签名即可。在FaaS的世界中,代码的其余所有部分(例如向数据库执行写入的代码)无须任何变化。


相比传统系统,部署方法会有较大变化 – 将代码上传至FaaS供应商,其他事情均可由供应商完成。目前这种方式通常意味着需要上传代码的全新定义(例如上传zip或JAR文件),随后调用一个专有API发起更新过程。


FaaS中的函数可以通过供应商定义的事件类型触发。对于亚马逊AWS,此类触发事件可以包括S3(文件)更新、时间(计划任务),以及加入消息总线的消息(例如Kinesis)。通常你的函数需要通过参数指定自己需要绑定到的事件源。


大部分供应商还允许函数作为对传入Http请求的响应来触发,通常这类请求来自某种该类型的API网关(例如AWS API网关、Webtask)。


2.2 BaaS(Backend as a Service,后端即服务)

BaaS(Backend as a Service,后端即服务)是指我们不再编写或管理所有服务端组件,可以使用领域通用的远程组件(而不是进程内的库)来提供服务。理解BaaS,需要搞清楚它与PaaS的区别。


首先BaaS并非PaaS,它们的区别在于:PaaS需要参与应用的生命周期管理,BaaS则仅仅提供应用依赖的第三方服务。典型的PaaS平台需要提供手段让开发者部署和配置应用,例如自动将应用部署到Tomcat容器中,并管理应用的生命周期。BaaS不包含这些内容,BaaS只以API的方式提供应用依赖的后端服务,例如数据库和对象存储。BaaS可以是公共云服务商提供的,也可以是第三方厂商提供的。其次从功能上讲,BaaS可以看作PaaS的一个子集,即提供第三方依赖组件的部分。


BaaS服务还允许我们依赖其他人已经实现的应用逻辑。对于这点,认证就是一个很好的例子。很多应用都要自己编写实现注册、登录、密码管理等逻辑的代码,而对于不同的应用这些代码往往大同小异。完全可以把这些重复性的工作提取出来,再做成外部服务,而这正是Auth0和Amazon Cognito等产品的目标。它们能实现全面的认证和用户管理,开发团队再也不用自己编写或者管理实现这些功能的代码。


3. 无服务器(Serverless)计算如何工作?

与使用虚拟机或一些底层的技术来部署和管理应用程序相比,无服务器计算提供了一种更高级别的抽象。因为它们有不同的抽象和“触发器”的集合。


拿计算来讲,这种抽象有一个特定函数和抽象的触发器,它通常是一个事件。以数据库为例,这种抽象也许是一个表,而触发器相当于表的查询或搜索,或者通过在表中做一些事情而生成的事件。


比如一款手机游戏,允许用户在不同的平台上为全球顶级玩家使用高分数表。当请求此信息时,请求从应用程序到API接口。API接口或许会触发AWS的Lambda函数,或者无服务器函数,这些函数再从数据库表中获取到数据流,返回包含前五名分数的一定格式的数据。


一旦构建完成,应用程序的功能就可以在基于移动和基于 Web 的游戏版本中重用。


这跟设置服务器不同,不是必须要有Amazon EC2实例或服务器,然后等待请求。环境由事件触发,而响应事件所需的逻辑只在响应时执行。这意味着,运行函数的资源只有在函数运行时被创建,产生一种非常高效的方法来构建应用程序。


4. 无服务器(Serverless)适用于哪些场景?

在现阶段,Serverless主要应用在以下几个场景。首先在Web及移动端服务中,可以整合API网关和Serverles服务构建Web及移动后端,帮助开发者构建可弹性扩展、高可用的移动或 Web后端应用服务。在IoT场景下可高效的处理实时流数据,由设备产生海量的实时信息流数据,通过Serverles服务分类处理并写入后端处理。另外在实时媒体资讯内容处理场景里,用户上传的音视频到对象存储OBS,通过上传事件触发多个函数,分别完成高清转码、音频转码等功能,满足用户对实时性和并发能力的高要求。无服务器计算还适合于任何事件驱动的各种不同的用例,这包括物联网,移动应用,基于网络的应用程序和聊天机器人等。这里简单说两个场景,方便大家思考。


4.1 场景一:应用负载有显著的波峰波谷

Serverless 应用成功与否的评判标准并不是公司规模的大小,而是其业务背后的具体技术问题,比如业务波峰波谷明显,如何实现削峰填谷。一个公司的业务负载具有波峰波谷时,机器资源要按照峰值需求预估;而在波谷时期机器利用率则明显下降,因为不能进行资源复用而导致浪费。


业界普遍共识是,当自有机器的利用率小于 30%,使用 Serverless 后会有显著的效率提升。对于云服务厂商,在具备了足够多的用户之后,各种波峰波谷叠加后平稳化,聚合之后资源复用性更高。比如,外卖企业负载高峰是在用餐时期,安防行业的负载高峰则是夜间,这是受各个企业业务定位所限的;而对于一个成熟的云服务厂商,如果其平台足够大,用户足够多,是不应该有明显的波峰波谷现象的。


4.2 场景二:典型用例 - 基于事件的数据处理

视频处理的后端系统,常见功能需求如下:视频转码、抽取数据、人脸识别等,这些均为通用计算任务,可由函数计算执行。


开发者需要自己写出实现逻辑,再将任务按照控制流连接起来,每个任务的具体执行由云厂商来负责。如此,开发变得更便捷,并且构建的系统天然高可用、实时弹性伸缩,用户不需要关心机器层面问题。


5. Serverless的问题

对于企业来说,支持Serverless计算的平台可以节省大量时间和成本,同时可以释放员工,让开发者得以开展更有价值的工作,而不是管理基础设施。另一方面可以提高敏捷度,更快速地推出新应用和新服务,进而提高客户满意度。但是Serverless不是完美的,它也存在一些问题,需要慎重应用在生产环境。


5.1 不适合长时间运行应用

Serverless 在请求到来时才运行。这意味着,当应用不运行的时候就会进入 “休眠状态”,下次当请求来临时,应用将会需要一个启动时间,即冷启动时间。如果你的应用需要一直长期不间断的运行、处理大量的请求,那么你可能就不适合采用 Serverless 架构。如果你通过 CRON 的方式或者 CloudWatch 来定期唤醒应用,又会比较消耗资源。这就需要我们对它做优化,如果频繁调用,这个资源将会常驻内存,第一次冷启之后,就可以一直服务,直到一段时间内没有新的调用请求进来,则会转入“休眠”状态,甚至被回收,从而不消耗任何资源。


5.2 完全依赖于第三方服务

当你所在的企业云环境已经有大量的基础设施的时候,Serverless 对于你来说,并不是一个好东西。当我们采用某云服务厂商的 Serverless 架构时,我们就和该服务供应商绑定了,那么我们再将服务迁到别的云服务商上就没有那么容易了。


我们需要修改一下系列的底层代码,能采取的应对方案,便是建立隔离层。这意味着,在设计应用的时候,就需要隔离 API 网关、隔离数据库层,考虑到市面上还没有成熟的 ORM 工具,让你既支持Firebase,又支持 DynamoDB等等。这些也将带给我们一些额外的成本,可能带来的问题会比解决的问题多。


5.3 缺乏调试和开发工具

当我使用 Serverless Framework 的时候,遇到了这样的问题:缺乏调试和开发工具。后来,我发现了 serverless-offline、dynamodb-local 等一系列插件之后,问题有一些改善。然而,对于日志系统来说,这仍然是一个艰巨的挑战。


每次你调试的时候,你需要一遍又一遍地上传代码。而每次上传的时候,你就好像是在部署服务器,并不能总是快速地定位出问题在哪。后来,找了一个类似于 log4j 这样的可以分级别记录日志的 Node.js 库 winston。它可以支持 error、warn、info、verbose、debug、silly 六个不同级别的日志,再结合大数据进行日志分析过滤,才能快速定位问题。


5.4 构建复杂

Serverless 很便宜,但是这并不意味着它很简单。AWS Lambda的 CloudFormation配置是如此的复杂,并且难以阅读及编写(JSON 格式),虽然CloudFomation提供了Template模板,但想要使用它的话,需要创建一个Stack,在Stack中指定你要使用的Template,然后aws才会按照Template中的定义来创建及初始化资源。


而Serverless Framework的配置更加简单,采用的是 YAML 格式。在部署的时候,Serverless Framework 会根据我们的配置生成 CloudFormation 配置。然而这也并非是一个真正用于生产的配置,真实的应用场景远远比这复杂。


6. 总结

云计算经过这么多年的发展,逐渐进化到用户仅需关注业务和所需的资源。比如,通过K8S这类编排工具,用户只要关注自己的计算和需要的资源(CPU、内存等)就行了,不需要操心到机器这一层。


Serverless架构让人们不再操心运行所需的资源,只需关注自己的业务逻辑,并且为实际消耗的资源付费。可以说,随着Serverless架构的兴起,真正的云计算时代才算到来了。


任何新概念新技术的落地,本质上都是要和具体业务去结合,去真正解决具体问题。虽然Serverless很多地方不成熟,亟待完善。不过Serverless自身的优越特性,对于开发者来说,吸引力是巨大的。相信随着技术的飞速发展,Serverless在未来还有无限可能!


作者介绍:孙杰 北京中油瑞飞资深架构师,著名技术博客博主。

Libvirt的三种CPU配置模式

Ansible 发表了文章 0 个评论 3511 次浏览 2015-07-07 23:22 来自相关话题

CPU配置模式可以有以下几种模式1. custom模式 <cpu mode='custom' match='exact'> &l ...查看全部

CPU配置模式可以有以下几种模式

1. custom模式


<cpu mode='custom' match='exact'>
<modelfallback='allow'>kvm64</model>
...
<featurepolicy='require' name='monitor'/>
</cpu>

2. host-model 模式
根据物理CPU的特性,选择一个最靠近的标准CPU型号,如果没有指定CPU模式,默认也是使用这种模式,xml配置文件为:

<cpu mode='host-model' />

3. host-passthrough 模式
直接将物理CPU 暴露给虚拟机使用,在虚拟机上完全可以看到的就是物理CPU的型号,xml配置文件为:

<cpu mode='host-passthrough'/>

使用host-model看到的VCPU:


processor       : 3
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 6
model : 44
model name : WestmereE56xx/L56xx/X56xx (Nehalem-C)
...

使用host-passthrough看到的VCPU:


processor       : 3
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 6
model : 44
model name : Intel(R)Xeon(R) CPU X5650 @ 2.67GHz

可以看到,使用host-model模式,Libvir会根据物理CPU的型号,从规定的CPU中选择一种最接近的CPU型号,而使用host-passthrough模式直接看到的就物理CPU的型号。

Docker入门学习

Ansible 发表了文章 2 个评论 2661 次浏览 2015-06-23 02:05 来自相关话题

Docker是什么Docker是一种容器技术,它可以将应用和环境等进行打包,形成一个独立的,类似于iOS的APP形式的“应用”,这个应用可以直接被分发到任意一个支持Docker的环境中,通过简单的命令即可启动运行。Docker是一种最流 ...查看全部

Docker是什么

Docker是一种容器技术,它可以将应用和环境等进行打包,形成一个独立的,类似于iOS的APP形式的“应用”,这个应用可以直接被分发到任意一个支持Docker的环境中,通过简单的命令即可启动运行。Docker是一种最流行的容器化实现方案。和虚拟化技术类似,它极大的方便了应用服务的部署;又与虚拟化技术不同,它以一种更轻量的方式实现了应用服务的打包。使用Docker可以让每个应用彼此相互隔离,在同一台机器上同时运行多个应用,不过他们彼此之间共享同一个操作系统。Docker的优势在于,它可以在更细的粒度上进行资源的管理,也比虚拟化技术更加节约资源。

上图:虚拟化和Docker架构对比,来自Docker官网

基本概念

开始试验Docker之前,我们先来了解一下Docker的几个基本概念:


镜像:我们可以理解为一个预配置的系统光盘,这个光盘插入电脑后就可以启动一个操作系统。当然由于是光盘,所以你无法修改它或者保存数据,每次重启都是一个原样全新的系统。Docker里面镜像基本上和这个差不多。


容器:同样一个镜像,我们可以同时启动运行多个,运行期间的产生的这个实例就是容器。把容器内的操作和启动它的镜像进行合并,就可以产生一个新的镜像。


开始

Docker基于LXC技术实现,依赖于Linux内核,所以Docker目前只能在Linux以原生方式运行。目前主要的Linux发行版在他们的软件仓库中内置了Docker:


Ubuntu: Ubuntu Trusty 14.04 (LTS) Ubuntu Precise 12.04 (LTS) Ubuntu Saucy 13.10
CentOS: Centos7

Docker要求64位环境,这些操作系统下可以直接通过命令安装Docker,老一些操作系统Docker官方也提供了安装方案。下面的实验基于CentOS 7进行。关于其他版本操作系统上Docker的安装,请参考官方文档:https://docs.docker.com/installation/


在CentOS 7上安装Docker
使用yum从软件仓库安装Docker:

yum install docker

首先启动Docker的守护进程:


service docker start

如果想要Docker在系统启动时运行,执行:


chkconfig docker on

Docker在CentOS上好像和防火墙有冲突,应用防火墙规则后可能导致Docker无法联网,重启Docker可以解决。


Docker仓库

Docker使用类似git的方式管理镜像。通过基本的镜像可以定制创建出来不同种应用的Docker镜像。Docker Hub是Docker官方提供的镜像中心。在这里可以很方便地找到各类应用、环境的镜像。


由于Docker使用联合文件系统,所以镜像就像是夹心饼干一样一层层构成,相同底层的镜像可以共享。所以Docker还是相当节约磁盘空间的。要使用一 个镜像,需要先从远程的镜像注册中心拉取,这点非常类似git。


docker pull ubuntu

我们很容易就能从Docker Hub镜像注册中心下载一个最新版本的ubuntu镜像到本地。国内网络可能会稍慢,DAOCLOUD提供了Docker Hub的国内加速服务,可以尝试配置使用。


运行一个容器
使用Docker最关键的一步就是从镜像创建容器。有两种方式可以创建一个容器:使用docker create命令创建容器,或者使用docker run命令运行一个新容器。两个命令并没有太大差别,只是前者创建后并不会立即启动容器。

以ubuntu为例,我们启动一个新容器,并将ubuntu的Shell作为入口:


docker run -i -t ubuntu /bin/bash

这时候我们成功创建了一个Ubuntu的容器,并将当前终端连接为这个Ubuntu的bash shell。这时候就可以愉快地使用Ubuntu的相关命令了~可以快速体验一下。


参数-i表示这是一个交互容器,会把当前标准输入重定向到容器的标准输入中,而不是终止程序运行。-t指为这个容器分配一个终端。


好了,按Ctrl+D可以退出这个容器了。


在容器运行期间,我们可以通过docker ps命令看到所有当前正在运行的容器。添加-a参数可以看到所有创建的容器:


[root@localhost ~]# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
cb2b06c83a50 ubuntu:latest "sh -c /bin/bash" 7 minutes ago Exited (0) 7 seconds ago trusting_morse

每个容器都有一个唯一的ID标识,通过ID可以对这个容器进行管理和操作。在创建容器时,我们可以通过–name参数指定一个容器名称,如果没有指定系统将会分配一个,就像这里的“trusting_morse”(什么鬼TAT)。


当我们按Ctrl+D退出容器时,命令执行完了,所以容器也就退出了。要重新启动这个容器,可以使用docker start命令:


docker start -i trusting_morse

同样,-i参数表示需要交互式支持。



注意: 每次执行docker run命令都会创建新的容器,建议一次创建后,使用docker start/stop来启动和停用容器。



存储

在Docker容器运行期间,对文件系统的所有修改都会以增量的方式反映在容器使用的联合文件系统中,并不是真正的对只读层数据信息修改。每次运行容器对它的修改,都可以理解成对夹心饼干又添加了一层奶油。这层奶油仅供当前容器使用。当删除Docker容器,或通过该镜像重新启动时,之前的更改将会丢失。这样做并不便于我们持久化和共享数据。Docker的数据卷这个东西可以帮到我们。


在创建容器时,通过-v参数可以指定将容器内的某个目录作为数据卷加载:


docker run -i -t -v /home/www ubuntu:latest sh -c '/bin/bash'

在容器中会多一个/home/www挂载点,在这个挂载点存储数据会绕过联合文件系统。我们可以通过下面的命令来找到这个数据卷在主机上真正的存储位置:


docker inspect -f {{.Volumes}} trusting_morse

你会看到输出了一个指向到/var/lib/docker/vfs/dir/...的目录。cd进入后你会发现在容器中对/home/www的读写创建,都会反映到这儿。事实上,/home/www就是挂载自这个位置。


有时候,我们需要将本地的文件目录挂载到容器内的位置,同样是使用数据卷这一个特性,-v参数格式为:


docker run -it -v [host_dir]:[container_dir]

host_dir是主机的目录,container_dir是容器的目录.



容器和容器之间是可以共享数据卷的,我们可以单独创建一些容器,存放如数据库持久化存储、配置文件一类的东西,然而这些容器并不需要运行。


docker run --name dbdata ubuntu echo "Data container."

在需要使用这个数据容器的容器创建时–volumes-from [容器名]的方式来使用这个数据共享容器。


网络

Docker容器内的系统工作起来就像是一个虚拟机,容器内开放的端口并不会真正开放在主机上。可以使我们的容器更加安全,而且不会产生容器间端口的争用。想要将Docker容器的端口开放到主机上,可以使用类似端口映射的方式。


在Docker容器创建时,通过指定-p参数可以暴露容器的端口在主机上:


docker run -it -p 22 ubuntu sh -c '/bin/bash'

现在我们就将容器的22端口开放在了主机上,注意主机上对应端口是自动分配的。如果想要指定某个端口,可以通过-p [主机端口]:[容器端口]参数指定。


容器和容器之间想要网络通讯,可以直接使用–link参数将两个容器连接起来。例如WordPress容器对some-mysql的连接:


docker run --name some-wordpress --link some-mysql:mysql -p 8080:80 -d wordpress

环境变量
通过Docker打包的应用,对外就像是一个密闭的exe可执行文件。有时候我们希望Docker能够使用一些外部的参数来使用容器,这时候参数可以通过环境变量传递进去,通常情况下用来传递比如MySQL数据库连接这种的东西。环境变量通过-e参数向容器传递:

docker run --name some-wordpress -e WORDPRESS_DB_HOST=10.1.2.3:3306 \  
-e WORDPRESS_DB_USER=... -e WORDPRESS_DB_PASSWORD=... -d wordpress

关于Docker到现在就有了一个基本的认识了。接下来我会给大家介绍如何创建镜像。


创建镜像

Docker强大的威力在于可以把自己开发的应用随同各种依赖环境一起打包、分发、运行。要创建一个新的Docker镜像,通常基于一个已有的Docker镜像来创建。Docker提供了两种方式来创建镜像:把容器创建为一个新的镜像、使用Dockerfile创建镜像。


将容器创建为镜像
为了创建一个新的镜像,我们先创建一个新的容器作为基底:

docker run -it ubuntu:latest sh -c '/bin/bash'

现在我们可以对这个容器进行修改了,例如我们可以配置PHP环境、将我们的项目代码部署在里面等:


apt-get install php  
# some other opreations ...

当执行完操作之后,我们按Ctrl+D退出容器,接下来使用docker ps -a来查找我们刚刚创建的容器ID:


docker ps -a

可以看到我们最后操作的那个ubuntu容器。这时候只需要使用docker commit即可把这个容器变为一个镜像了:


docker commit 8d93082a9ce1 ubuntu:myubuntu

这时候docker容器会被创建为一个新的Ubuntu镜像,版本名称为myubuntu。以后我们可以随时使用这个镜像来创建容器了,新的容器将自动包含上面对容器的操作。


如果我们要在另外一台机器上使用这个镜像,可以将一个镜像导出:


docker save -o myubuntu.tar.gz ubuntu:myubuntu

现在我们可以把刚才创建的镜像打包为一个文件分发和迁移了。要在一台机器上导入镜像,只需要:


docker import myubuntu.tar.gz

这样在新机器上就拥有了这个镜像。



注意:通过导入导出的方式分发镜像并不是Docker的最佳实践,因为我们有Docker Hub。



Docker Hub提供了类似GitHub的镜像存管服务。一个镜像发布到Docker Hub不仅可以供更多人使用,而且便于镜像的版本管理。关于Docker Hub的使用,之后我会单独写一篇文章展开介绍。另外,在一个企业内部可以通过自建docker-registry的方式来统一管理和发布镜像。将Docker Registry集成到版本管理和上线发布的工作流之中,还有许多工作要做,在我整理出最佳实践后会第一时间分享。


使用Dockerfile创建镜像

使用命令行的方式创建Docker镜像通常难以自动化操作。在更多的时候,我们使用Dockerfile来创建Docker镜像。Dockerfile是一个纯文本文件,它记载了从一个镜像创建另一个新镜像的步骤。撰写好Dockerfile文件之后,我们就可以轻而易举的使用docker build命令来创建镜像了.


Dockerfile非常简单,仅有以下命令在Dockerfile中常被使用:

下面是一个Dockerfile的例子:

# This is a comment
FROM ubuntu:14.04
MAINTAINER Kate Smith <ksmith@example.com>
RUN apt-get update &amp;&amp; apt-get install -y ruby ruby-dev
RUN gem install sinatra

这里其他命令都比较好理解,唯独CMD和ENTRYPOINT我需要特殊说明一下。CMD命令可用指定Docker容器启动时默认的命令,例如我们上面例子提到的docker run -it ubuntu:latest sh -c '/bin/bash'。其中sh -c '/bin/bash'就是通过手工指定传入的CMD。如果我们不加这个参数,那么容器将会默认使用CMD指定的命令启动。ENTRYPOINT是什么呢?从字面看是进入点。没错,它就是进入点。ENTRYPOINT用来指定特定的可执行文件、Shell脚本,并把启动参数或CMD指定的默认值,当作附加参数传递给ENTRYPOINT。


不好理解是吧?我们举一个例子:


ENTRYPOINT ['/usr/bin/mysql']  
CMD ['-h 192.168.100.128', '-p']

假设这个镜像内已经准备好了mysql-client,那么通过这个镜像,不加任何额外参数启动容器,将会给我们一个mysql的控制台,默认连接到192.168.100.128这个主机。然而我们也可以通过指定参数,来连接别的主机。但是不管无论如何,我们都无法启动一个除了mysql客户端以外的程序。因为这个容器的ENTRYPOINT就限定了我们只能在mysql这个客户端内做事情。这下是不是明白了。


因此,我们在使用Dockerfile创建文件的时候,可以创建一个entrypoint.sh脚本,作为系统入口。在这个文件里面,我们可以进行一些基础性的自举操作,比如检查环境变量,根据需要初始化数据库等等。下面两个文件是我在SimpleOA项目中添加的Dockerfile和entrypoint.sh,仅供参考:
https://github.com/starlight36/SimpleOA/blob/master/Dockerfile https://github.com/starlight36/SimpleOA/blob/master/docker-entrypoint.sh


在准备好Dockerfile之后,我们就可以创建镜像了:


docker build -t starlight36/simpleoa .

关于Dockerfile的更详细说明,请参考 https://docs.docker.com/reference/builder/


杂项和最佳实践

在产品构建的生命周期里使用Docker,最佳实践是把Docker集成到现有的构建发布流程里面。这个过程并不复杂,可以在持续集成系统构建测试完成后,将打包的步骤改为docker build,持续集成服务将会自动将构建相应的Docker镜像。打包完成后,可以由持续集成系统自动将镜像推送到Docker Registry中。生产服务器可以直接Pull最新版本的镜像,更新容器即可很快地实现更新上线。目前Atlassian Bamboo已经支持Docker的构建了。


由于Docker使用联合文件系统,所以并不用担心多次发布的版本会占用更多的磁盘资源,相同的镜像只存储一份。所以最佳实践是在不同层次上构建Docker镜像。比如应用服务器依赖于PHP+Nginx环境,那么可以把定制好的这个PHP环境作为一个镜像,应用服务器从这个镜像构建镜像。这样做的好处是,如果PHP环境要升级,更新了这个镜像后,重新构建应用镜像即可完成升级,而不需要每个应用项目分别升级PHP环境。


新手经常会有疑问的是关于Docker打包的粒度,比如MySQL要不要放在镜像中?最佳实践是根据应用的规模和可预见的扩展性来确定Docker打包的粒度。例如某小型项目管理系统使用LAMP环境,由于团队规模和使用人数并不会有太大的变化(可预计的团队规模范围是几人到几千人),数据库也不会承受无法承载的记录数(生命周期内可能一个表最多会有数十万条记录),并且客户最关心的是快速部署使用。那么这时候把MySQL作为依赖放在镜像里是一种不错的选择。当然如果你在为一个互联网产品打包,那最好就是把MySQL独立出来,因为MySQL很可能会单独做优化做集群等。


使用公有云构建发布运行Docker也是个不错的选择。DaoCloud提供了从构建到发布到运行的全生命周期服务。特别适合像微擎这种微信公众平台、或者中小型企业CRM系统。上线周期更短,比使用IAAS、PAAS的云服务更具有优势。


参考资料:
深入理解Docker Volume
WordPress https://registry.hub.docker.com/_/wordpress/
Docker学习—镜像导出 http://www.sxt.cn/u/756/blog/5339
Dockerfile Reference https://docs.docker.com/reference/builder/
关于Dockerfile http://blog.tankywoo.com/docker/2014/05/08/docker-2-dockerfile.html